翻訳を担当した書籍『エンジニアリング統括責任者の手引き ―組織を成功に導く技術リーダーシップ』（オライリー・ジャパン）が2025年6月3日に発売となります。 本書は、2024年3月に出版されたWill Larson著『The Engineering Executive's Primer: Impactful Technical Leadership (English Edition)』（O'Reilly Media）の全訳となります。 エンジニアリング統括責任者の手引き ―組織を成功に導く技術リーダーシップ 作者:Will Larsonオーム社Amazon 著者は、StripeやUberといった名だたるテック企業でエンジニアリング組織の責任者を歴任し、現在はCartaのCTOを務めるWill Larson氏です。Will Larson氏には、これまでに次の著作があります。 エレガントパズル
2025年4月15日、通信事業者のインターネットイニシアティブは、法人向けのメールセキュリティサービスが不正アクセスを受け、顧客情報が外部へ流出した可能性（続報でこのうち一部は流出確定と報告）があると公表しました。その後、当該サービスで利用していたソフトウエアの脆弱性が悪用されたことが原因であったことを明らかにしています。ここでは関連する情報をまとめます。 一部のサービス利用組織でメール本文流出 不正アクセスを受けたのはインターネットイニシアティブ（以降IIJと表記）が法人向けに提供しているクラウドのメールセキュリティサービス「IIJセキュアMXサービス」で利用する設備。当該サービスは、メールサーバーとセキュリティ機能をセットにしたアウトソーシングサービスとして提供されており、このサービスを利用する多数の顧客企業に影響が及んだ。 当該サービスでは2025年2月までクオリティアのWebメール
Mountpoint for Amazon S3 now lets you automatically mount your S3 buckets using fstab - AWS
Mountpoint for Amazon S3 now lets you automatically mount an S3 bucket when your Amazon EC2 instance starts up. This simplifies how you define a consistent mounting configuration that automatically applies when your instance starts up and persists the mount when the instance reboots. Previously, to use Mountpoint for Amazon S3, you had to manually mount an S3 bucket after every boot and validate t
「Developers Meetup 急成長ベンチャーが向き合う『開発生産性』」は、開発組織や事業フェーズの異なる株式会社Another works・株式会社SmartHR・株式会社スタメンの3社が、開発生産性について語り尽くすイベントです。ここで株式会社SmartHRのすがわらまさのり氏が登壇。チーム増加に伴い起きた「認知負荷が高い」状況をどのように解決したかについて紹介します。 チームの増加に伴いできるようになったこと、やりにくくなったことすがわらまさのり氏：ここから本題ですね。「開発生産性について、上から見るか、下から見るか」ということで、よろしくお願いします。過去に私が登壇したもので似たテーマがいくつかあるので、軽く紹介しておきます。もし気になる方がいれば後で見てください。 前提の共有というところで、先ほどもお話ししたように、私が担当したのは「SmartHR」の基本機能というプロダ
はじめに Turingの基盤AIチームに業務委託として所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。 本記事では、PyTorchをsource buildした後に利用する際にCUDA Toolkitをmodule loadしておく必要があることの背景について解説を行います。 また、pip installによりbuild済みのbinaryをインストールしたときのPyTorchとsource buildした場合の違いについても解説を行います。 普段はSwallow Projectや横田研究室にて大規模モデルの分散並列学習や低精度学習について研究を行っていますので、そちらもご覧いただけますと幸いです。 本記事の概要を図にすると以下の通りになります。 pip install時の挙動 まず、source buildしたときとの比較のために、多くの方がよく
![[Tips] PyTorchにおける動的リンク](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/409472b1b2f77f2a3b6890fd6db2fc966789eab9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--_Uu_yUsy--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BTips%25255D%252520PyTorch%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252581%25258A%2525E3%252581%252591%2525E3%252582%25258B%2525E5%25258B%252595%2525E7%25259A%252584%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525AF%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AKazuki%252520Fujii%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2VhNmQ4MDk1OGQuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3ATech%252520Blog%252520-%252520Turing%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2NiYTAwZDNmYWIuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
ソフトウェア開発のスピードは大きく変化しています。AI コーディングアシスタントがエンジニアリングワークフローに組み込まれたことで、開発・リリースのスピードが向上し、コードの生産量も大幅に増加しています。しかし、スピードが上がる一方で、そのコードを安定して動かし続けることも難しくなっています。 ビルドが失敗したとき、開発者はすぐに答えを必要とします。求められるのは、作業中の環境で得られる明確な情報、コンテキスト、そして具体的なフィードバックです。 CircleCI MCP サーバー は、アシスタントを CI パイプラインに接続する新しい方法です。Model Context Protocol（MCP）をベースに構築された、CI に特化したサーバーであり、AI ツールがログ、ジョブのメタデータ、失敗時のコンテキストに直接アクセスできるようにします。アシスタントはリアルタイムで問題を特定し、修正
Enhance AI-assisted development with Amazon ECS, Amazon EKS and AWS Serverless MCP server | Amazon Web Services
AWS News Blog Enhance AI-assisted development with Amazon ECS, Amazon EKS and AWS Serverless MCP server Today, we’re introducing specialized Model Context Protocol (MCP) servers for Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), and AWS Serverless, now available in the AWS Labs GitHub repository. These open source solutions extend AI development assi
BackAI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities an
最近日本語翻訳が発売された書籍『LLMのプロンプトエンジニアリング ―GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発』を読みました。その感想です。 LLMのプロンプトエンジニアリングLLMのポテンシャルを最大限活かし、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。AIアプリケーション開発の実際を知りた
さがらです。 DuckDBの公式ブログにおいて、メタデータ管理をデータベースで担う新しいLakehouseフォーマット「DuckLake」が発表されました。 本記事では、DuckLakeがどういったものか簡単に紹介し、ローカルで軽く触ってみたのでその内容をまとめてみます。 DuckLakeとは まずDuckLakeですが、DuckDBの開発元が開発したOSSのLakehouseフォーマットとなっております。 昨今のIcebergやDelta Lakeではファイルベースでメタデータを管理するという複雑性があったことを課題認識し、そのメタデータ管理を担うレイヤーをIcebergでいうカタログレイヤーも含めて全てSQLデータベースで担う方向性で実装したプロダクトが、DuckLakeとなっております。 DuckLakeのメリットとして、以下4つが上述のリンク先のブログで言及されています。 Simp
お客さまの設定により、お客さま情報が「非表示」となっております。お客さま情報を表示するにはdアカウントでログインしてください。 お客さま情報表示についてへ お客さま情報表示についてへ Tweet 住信SBIネット銀行株式会社の普通株式に対する公開買付けの開始、 及び資本業務提携契約の締結に関するお知らせ ＜2025年5月29日＞ 株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、住信SBIネット銀行株式会社（以下、住信SBIネット銀行）の賛同のもと、住信SBIネット銀行の発行している普通株式を対象とする公開買付け（以下、本公開買付け）を実施することおよび、ドコモによる住信SBIネット銀行を連結子会社とすることを目的に、住信SBIネット銀行、三井住友信託銀行株式会社（以下、三井住友信託銀行）、SBIホールディングス株式会社（以下、SBIホールディングス）との4社での基本契約（以下、本基本契約）の締結、
Why Cline Doesn't Index Your Codebase (And Why That's a Good Thing) Here's a common question we get from prospective Cline users: "How does Cline handle large codebases? Do you use RAG to index everything?" It's a reasonable question. Retrieval Augmented Generation (RAG) has become the go-to solution for giving AI systems access to large knowledge bases. But for Cline, we've taken a deliberately d
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
System Card: Claude Opus 4 & Claude Sonnet 4. Direct link to a PDF on Anthropic's CDN because they don't appear to have a landing page anywhere for this document. Anthropic's system cards are always worth a look, and this one for the new Opus 4 and Sonnet 4 has some particularly spicy notes. It's also 120 pages long - nearly three times the length of the system card for Claude 3.7 Sonnet! If you'r
タイトルを読んで字の如し、Ollama というLLMを動かせるツールをつかってローカルでLLMを動かして、VS Code の GitHub Copilot 拡張機能のチャットやコード補完をやってもらおうというハナシ。 2025年5月から GitHub Copilot が有料版でもある程度の上限が設けられるみたいなので、いざというときの逃げ道のため (という口実で技術的興味を満たすため) にやってみる。 参考: Premium リクエストについて LLMのこととか全然詳しくないので素人のお遊び程度にどうぞ。 環境OS: Windows 11 HomeCPU: Ryzen 7 3800XRAM: 56GBGPU: RTX 3060 12GBOllama のインストールOllama公式サイトからインストーラーを落としてインストールするだけ。 Ollama はGUIソフトではない (たぶん) なの
お疲れさまです。とーちです。 皆さんの会社では社内勉強会をやったりしていますか？ 業務都合等もあって勉強会に参加できない人もいると思いますが、そういった方にも勉強会の内容は共有したいですよね。また、勉強会後に個人的に復習したいなというケースもあるかなと思います。 こういった勉強会の内容の共有をするためにNotebookLMを使うのがいいかもと思ったので、今日はその内容を共有しようと思います。 前提条件 前提としてGoogle Workspaceを使っている環境を想定しています。 Google Workspaceのプランごとの比較表を見る限りでは今回ご紹介する内容なら Business Standard プラン以上であれば試せると思いますが、筆者が試した環境はEnterpriseプラン環境である点をご承知おきください。 勉強会の内容はMeetで録画・文字起こし オンラインでもオフラインでも勉
AIお嬢様コーディング部とは はじめに - AIコーディングに疲れていませんか？ 深夜2時。あなたは画面に向かい、AIエージェントに何度目かの修正依頼を打ち込みます。 返ってくるのは、どこか的外れな回答。イライラが募り、さらに雑な指示を投げる。負のスパイラルが続きます。 なぜAIコーディングは疲れるのか 一般的なAIとのチャットは「ヒーリング効果」や「中毒性」があるとも言われています。しかし、それはあくまで日常会話レベルの話。AIコーディングの世界は全く異なります。 コーディングの世界は、どんなに美しい説明をしても、最終的には「テストに合格するか不合格か」というシビアな現実が待っています。そして、AIは大量のコードと説明を一気に出力し、それが開発者に「わっと」浴びせかかってきます。 エラーメッセージの洪水：一つの修正で10個以上の新しいエラー 過剰な説明：簡単な変更に対して長大な解説 コン
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AWS Cost Explorer now offers new Cost Comparison feature - AWS
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